यह मूल रूप से एक "आपूर्तिकर्ता सूची" नहीं, बल्कि एक "AI फैक्ट्री निर्माण योजना" है।
लेखक, स्रोत: 0x9999in1, ME News
TL;DR
- NVIDIA द्वारा जारी DSX AI Factory इकोसिस्टम चार्ट, मूल रूप से एक "आपूर्तिकर्ता सूची" नहीं, बल्कि एक "AI फैक्ट्री निर्माण योजना" है।
- पारिस्थिति को तीन भागों में बांटा गया है: AI Factory Software, Energy & Cooling, Compute Systems। ऊर्जा और शीतलन को प्राथमिकता दी गई है, जो असामान्य है।
- इसका मतलब है कि AI बुनियादी ढांचे की बाधाएँ, "GPU नहीं मिल पाना" से बदलकर "बिजली नहीं मिल पाना, गर्मी को नियंत्रित नहीं किया जा सकना" हो गई हैं।
- टैवानी निर्माता लगभग सभी हार्डवेयर स्तर पर कब्जा कर चुके हैं, जिसमें हॉनहाई, क्वानटा, वेईचुआंग, वेयिंग, एसुस, एजेंटेक, डेल्टा और पैकबॉन शामिल हैं, AI फैक्ट्री का "कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग साम्राज्य" तैयार हो गया है।
- सार्वभौमिक AI (Sovereign AI) सिग्नल मजबूत है: इंडोनेशिया ISAT, मलेशिया टेलीकॉम, दक्षिण कोरिया NAVER, जापान KDDI/सॉफ्टबैंक/NTT, भारत Sify सभी प्रवेश कर चुके हैं।
- NVIDIA अब "चिप कंपनी" से उठकर "AI फैक्ट्री रेफरेंस आर्किटेक्चर के मानक निर्धारक" बन रहा है, जैसे कि Intel ने PC के समय में किया था, लेकिन इस बार अधिक गहराई से।
- असली वर्ड की दीवार, अब CUDA नहीं, बल्कि "एक भूमि से एक टोकन तक" का पूर्ण स्टैक परिभाषा अधिकार है।
एक चित्र, जिसकी कीमत प्रेस कॉन्फ्रेंस से अधिक है। पहले निर्णय दें।
NVIDIA का यह DSX AI Factory इकोसिस्टम चार्ट, हुआंग रेन्क्सुन के किसी भी कीनोट की तुलना में अधिक शब्दशः पढ़ने योग्य है।
क्यों? क्योंकि कीनोट एक कहानी सुनाता है, जबकि इकोसिस्टम डायग्राम चौकी बिखेरता है। चौकी कहाँ रखी गई है, कौन पहली पंक्ति में है, कौन किस श्रेणी में आया है—इसके पीछे असली पैसे के साझेदारी हैं, जो पहले से ही हस्ताक्षरित सप्लाई चेन हैं।
अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि यह चित्र AI बुनियादी ढांचे को पहली बार स्पष्ट रूप से "कारखाना" के रूप में दर्शाता है।
इनपुट: बिजली, डेटा, नेटवर्क, पूंजी।
आउटपुट: टोकन, निष्कर्ष निकालना, प्रशिक्षण।
बीच में एक पूर्ण रेफरेंस आर्किटेक्चर है, जिसे निविडा ने परिभाषित किया है और साझेदारों द्वारा निष्पादित किया गया है।
यह क्या अवधारणा है? इसका अर्थ है कि NVIDIA केवल GPU बेचने से संतुष्ट नहीं है, यह "एक पूरी फैक्ट्री कैसे बनाएं" का मानक उत्तर बेचना चाहती है।
आप एआई फैक्ट्री बनाना चाहते हैं? ठीक है। लेकिन कृपया मेरे संदर्भ आर्किटेक्चर के अनुसार करें—बिजली किससे, ठंडा करने के लिए किससे, कैबिनेट किससे, सर्वर किससे, निर्माण किससे, और क्लाउड सेवा का एकीकरण किससे करें—सब कुछ आपके लिए सूचीबद्ध है।
क्या आपको यह तरीका परिचित लगता है?
बिल्कुल 1990 के दशक के Intel Inside जैसा। लेकिन Intel की तुलना में अधिक कठोर। Intel ने केवल CPU और मदरबोर्ड को परिभाषित किया था, जबकि NVIDIA अब भूमि से टोकन तक की पूरी उत्पादन लाइन को परिभाषित करना चाहती है।
इस चित्र में "ऊर्जा और शीतलन" को केंद्र में रखना सबसे बड़ा संकेत है। बहुत से लोग इस वातावरण चित्र को देखकर पहली प्रतिक्रिया के रूप में GPU सर्वर निर्माताओं की संख्या गिनते हैं, और देखते हैं कि SMCI, डेल, HPE में से कौन अधिक आगे है।
गलत।
वास्तविक असामान्यता यह है कि ऊर्जा और ठंडा करना श्रेणी को अलग से सूचीबद्ध किया गया है और इसका भार बहुत अधिक है।
शनाइडर, एबीबी, मित्सुबिशी इलेक्ट्रिक, इटॉन, वर्टिव, ट्रुन, टाइवान डायनेमिक्स, जीई वर्नोवा, एंजीए, सीमेंस, हिताची... लगभग सभी वैश्विक औद्योगिक स्वचालन और बिजली प्रबंधन के शीर्ष उद्यमों को कवर किया गया है।
What does this mean?
इसका मतलब है कि न्वीडिया खुद मान रहा है: वर्तमान में AI फैक्ट्री का सबसे बड़ा बाधक, GPU की कमी नहीं, बल्कि बिजली की कमी, तापमान को नियंत्रित न कर पाना और डेटासेंटर न बना पाना है।
डेटा ठंडा है, लेकिन कहानी गर्म है।
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) ने 2024 की रिपोर्ट में पूर्वानुमान लगाया था कि 2026 तक वैश्विक डेटा केंद्रों की बिजली खपत 1000 TWh से अधिक हो सकती है, जो जापान की पूरी वार्षिक बिजली खपत के बराबर है।
गोल्डमैन सैक्स रिसर्च के 2024 के अनुमान में और सीधे कहा गया है: 2030 तक, डेटा सेंटर की बिजली की मांग 2023 की तुलना में 160% बढ़ जाएगी, जिसमें AI मुख्य उत्प्रेरक है।
यह किस स्तर का दबाव है?
एक H100 की पूर्ण भार क्षमता 700W है, एक B200 की 1200W है, और अफवाहों के अनुसार, Rubin प्लेटफॉर्म की प्रति कार्ड बिजली खपत और भी बढ़ जाएगी। एक GB200 NVL72 कैबिनेट पूर्ण भार पर 120kW है, जो पारंपरिक कैबिनेट की तुलना में 10 से 15 गुना है।
पारंपरिक एयर कूलिंग? नियंत्रित नहीं कर सकती।
सामान्य बिजली का जाल? कनेक्ट नहीं हो रहा।
सामान्य निर्माण दल? नहीं बना सकते।
तो आप देख सकते हैं, वर्टिव लिक्विड कूलिंग रैक बनाता है, टाइपेन बिजली मॉड्यूल बनाता है, आइटन बिजली प्रबंधन करता है, ट्रुन कूलिंग करता है, जेकब्स इंजीनियरिंग बुनियादी ढांचा डिजाइन करता है, प्रोकोर प्रोजेक्ट मैनेजमेंट करता है, जीई वर्नोवा ग्रिड स्केड्यूलिंग करता है, और एंजीए क्लीन एनर्जी इंटीग्रेशन करता है।
यह एक चिप इकोसिस्टम चार्ट नहीं है। यह एक "औद्योगिक बुनियादी ढांचा गठबंधन" की समाहरण आज्ञा है।
NVIDIA कह रहा है: भविष्य में जो व्यक्ति बिजली ला सके, गर्मी निकाल सके और इमारतें बना सके, वही AI युग का सबसे बड़ा केक पा सकता है।
टैवानी निर्माताओं का "कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग इम्पीर" लगभग हार्डवेयर स्तर को कवर करता है, अब Compute Systems श्रेणी पर ध्यान दें।
हॉनहाई (2317.TW), क्वान्डा (2382.TW), वेईचुआंग (3231.TW), वेईयिंग (6669.TW), एसुस (2357.TW), गीगाबाइट (2376.TW), पेस्टेक (4938.TW), डेल्टा (2308.TW)।
आठ ताइवानी कंपनियाँ, एक पंक्ति में व्यवस्थित।
यह यादृच्छिकता नहीं है। यह पिछले तीस वर्षों के PC और सर्वर कंट्रैक्ट मैनुफैक्चरिंग सप्लाई चेन की पारंपरिक गति का जारी रहना है, और पिछले तीन वर्षों में AI सर्वर के विस्फोट का सीधा परिणाम है।
Quanta के 2025 के वार्षिक वित्तीय विवरण में, AI सर्वर की आय का हिस्सा 50% से अधिक हो गया है, और एक तिमाही की आय लगातार नए रिकॉर्ड बना रही है।
हॉनहै ने कई फैंशुआह मीटिंग्स में स्पष्ट रूप से बताया कि AI सर्वर ग्रुप के अगले तीन वर्षों का सबसे महत्वपूर्ण विकास इंजन है, और निवेडिया के साथ गहरी सहयोग का बार-बार उल्लेख किया।
वेईयिन और वेईचुआंग ने GB200/GB300 के पूरे कंटेनर शिपमेंट पर लगभग सभी बड़े ऑर्डर ले लिए हैं।
क्यों ताइवानी?
क्योंकि केवल उन्हीं के पास "उच्च जटिलता, उच्च घनत्व, उच्च योग्यता दर, तेज़ इटरेशन" के साथ पूरे कैबिनेट स्तर की ODM क्षमता है। एक GB200 NVL72 कैबिनेट में लाखों घटक, हजारों केबल्स और जटिल तरल शीतलन पाइपलाइन होती हैं, जिन्हें 4–6 सप्ताह में समारोहित किया जा सकता है और परीक्षण किया जा सकता है—दुनिया भर में इतने कम हैं।
अधिक दिलचस्प बात यह है कि शुद्ध उत्तरी अमेरिकी निर्माताओं की संख्या इस स्तंभ में वास्तव में कम है: डेल, एचपीई, एसएमसीआई, डिजिटल रियलिटी, इक्विनिक्स, कोरवेव, नेबियस, आइरिस एनर्जी।
सॉफ्टवेयर और क्लाउड सेवाएँ उत्तरी अमेरिका में, हार्डवेयर निर्माण एशिया में, और ऊर्जा उपकरण विश्वभर में—यही यह पारिस्थितिक चित्र AI कारखाने के युग की वैश्विक विशेषीकरण को दर्शाता है।
सार्वभौमिक AI एक नारा नहीं है, बल्कि ऑर्डर देने के लिए पंक्ति में खड़े ग्राहकों की एक घटना है; AI Factory Software खंड में देखें, आप एक बहुत सूक्ष्म घटना देखेंगे।
इंडोनेशियाई टेलीकॉम ISAT, मलेशियाई टेलीकॉम 6742.KL, कोरियाई NAVER, जापानी KDDI, सॉफ्टबैंक, NTT, भारतीय Sify...
एशियाई देशों की एक पूरी पंक्ति के "राष्ट्रीय टीम" और क्वासी-नेशनल टीम्स को निविडा ने सॉफ्टवेयर स्तर पर रख दिया है।
क्यों नहीं OpenAI, नहीं Anthropic, नहीं Meta?
क्योंकि यह चित्र "जो बड़े मॉडल बना रहे हैं" नहीं, बल्कि "जो अपने देश की AI बुनियादी ढांचा बना रहे हैं" के बारे में है।
यही पिछले वर्ष हुआ रेन्यून द्वारा बार-बार दोहराया गया सोवरेन AI—सार्वभौम AI है।
हर देश को अपनी कैलकुलेशन क्षमता, अपना डेटा, अपना मॉडल और अपनी टोकन उत्पादन क्षमता होनी चाहिए।
जापान की ओर से KDDI, सॉफ्टबैंक, NTT द्वारा, भारत की ओर से Reliance, Yotta, Sify द्वारा, दक्षिण कोरिया की ओर से NAVER और KT द्वारा, दक्षिण पूर्व एशिया की ओर से ISAT और मलेशियाई टेलीकॉम द्वारा, यूरोप की ओर से Mistral और विभिन्न टेलीकॉम ऑपरेटर्स द्वारा।
NVIDIA ने इन सार्वभौमिक AI खिलाड़ियों को DSX पारिस्थिति में शामिल किया है, जिससे संकेत स्पष्ट है:
अगले कुछ वर्षों में, AI फैक्ट्री के सबसे बड़े फंडर्स, सिर्फ सिलिकॉन वैली के कुछ अत्यधिक स्केल वाले क्लाउड फर्म नहीं होंगे, बल्कि विभिन्न देशों की सरकारें और टेलीकॉम विशालकाय होंगे।
डेटा भी सही है। Omdia की 2025 की रिपोर्ट में बताया गया है कि 2025–2027 के दौरान सॉवरेन AI से संबंधित डेटासेंटर निवेश की वार्षिक वृद्धि दर 40% से अधिक होगी, जो पारंपरिक हाइपरस्केल क्लाउड की 18% की तुलना में काफी अधिक है।
यह एक ऐसा बाजार है जो हाइपरस्केलर से अधिक टुकड़ों में बंटा हुआ है, लेकिन कुल मात्रा में अधिक है।
और निविडा ने पहले से ही सीटें व्यवस्थित कर ली हैं।
CUDA के अलावा, न्वीडिया का नया वर्चस्व "रेफरेंस आर्किटेक्चर" है, जिसके बारे में हम हमेशा सोचते रहे हैं कि न्वीडिया का वर्चस्व CUDA है।
यह सही है, लेकिन अब यह पर्याप्त नहीं है।
CUDA डेवलपर इकोसिस्टम और सॉफ्टवेयर स्तर के स्थानांतरण लागत को सुरक्षित रखता है। लेकिन AI फैक्ट्री युग की रक्षा अब सॉफ्टवेयर स्तर से बाहर निकलकर भौतिक दुनिया तक पहुँच गई है।
DSX इकोसिस्टम चार्ट सबसे सीधा सबूत है।
यह सभी ऐसे लोगों को बता रहा है जो AI फैक्ट्री बनाना चाहते हैं: आपको खुद अनुमान लगाने की जरूरत नहीं है, मेरे इस संदर्भ आर्किटेक्चर का उपयोग करें—बिजली कहाँ से लें, ठंडक कहाँ से जाए, कैबिनेट कैसे व्यवस्थित करें, सर्वर कैसे चुनें, नेटवर्क कैसे स्थापित करें, निर्माण कैसे प्रबंधित करें, और क्लाउड कैसे जोड़ें—यह सब पहले ही सत्यापित किया जा चुका है।
यह एक नया मानक निर्धारण अधिकार है।
जैसे बोइंग और एयरबस ने "विमान कैसे बनाए जाएं" को परिभाषित किया, टोयोटा ने "ऑटोमोबाइल लीन प्रोडक्शन कैसे किया जाए" को परिभाषित किया, टैक्सेक ने "एडवांस्ड प्रोसेस वेफर फैक्ट्री कैसे बनाई जाए" को परिभाषित किया।
अब, न्वीडिया यह परिभाषित करना चाहता है कि "AI फैक्ट्री कैसे बनाएं"।
जब यह संदर्भ आर्किटेक्चर वास्तविक मानक बन जाएगा, तो क्या होगा?
सबसे पहले, कोई भी खिलाड़ी जो अपनी खुद की AI बुनियादी ढांचा बनाना चाहता है, उसे पहले NVIDIA Certified होने के लिए NVIDIA से पूछना होगा।
दूसरा, इस संदर्भ आर्किटेक्चर के बाहर के किसी भी हार्डवेयर निर्माता को धीरे-धीरे किनारे पर धकेल दिया जाएगा।
तीसरा, निविडा DGX Cloud, NIM, Omniverse जैसे सॉफ्टवेयर स्तरों के माध्यम से कारखाने से "टोल" और अधिक निकाल सकती है।
यही वास्तविक डरावनी बात है।
GPU की एक बार बिक्री एक बार की होती है, लेकिन एक बार रेफरेंस आर्किटेक्चर स्थापित हो जाने पर, यह दस साल की शुरुआत के साथ किराया का अधिकार बन जाता है।
AMD, ब्रॉडकम, ASIC संघ का क्या जवाब है? कुछ लोग पूछेंगे: क्या AMD MI300/MI350 भी अच्छी तरह बिक रहे हैं? गूगल TPU, अमेज़न Trainium, मेटा MTIA, ब्रॉडकम के कस्टम ASIC, क्या ये सब नेविडिया का बिजनेस नहीं छीन रहे?
हाँ। लेकिन DSX इकोसिस्टम चार्ट एक उपेक्षित तथ्य को उजागर करता है:
चिप केवल कारखाने का एक घटक है, और कारखाने की मानक परिभाषा का अधिकार, एकल घटक के बाजार हिस्से से बहुत अधिक मूल्यवान है।
AMD का MI355X प्रदर्शन के मामले में B200 के साथ अंतर को कम कर रहा है, और SemiAnalysis के 2025 के कई मूल्यांकनों में कुछ निष्कर्षण परिदृश्यों में MI355X की कीमत-प्रदर्शन अनुपात अधिक उपयुक्त पाया गया है।
Broadcom ने गूगल और मेटा के लिए कस्टम ASIC डिज़ाइन करके "नॉन-एनविडिया" रास्ते को अरब डॉलर के राजस्व स्तर तक पहुँचाया।
लेकिन।
इन चुनौतियों को अभी भी "चिप बेचने" या "एक्सेलरेटर कार्ड बेचने" के स्तर पर रुका हुआ है।
कोई भी कंपनी ऐसा नहीं कर सकती जैसे निविडा, जो बिजली, शीतलन, निर्माण, कैबिनेट, नेटवर्क, सॉफ्टवेयर, क्लाउड सेवाएँ और डिजिटल ट्विन को एक "खोलकर उपयोग करने योग्य" कारखाने के ब्लूप्रिंट में बाँध दे।
यह डाइमेंशनल रिडक्शन हमला है।
आप भागों बेच रहे हैं, मैं कारखाना बेच रहा हूँ।
अल्पकालिक रूप से, AMD और ASIC गठबंधन अभी भी क्लाउड फर्मों के आंतरिक डिप्लॉयमेंट में अपना हिस्सा प्राप्त कर सकते हैं।
लेकिन मध्यम और दीर्घकालिक दृष्टिकोण से, सार्वजनिक AI, टेलीकॉम ऑपरेटर, द्वितीय स्तरीय क्लाउड फर्म, और उद्योग-स्तरीय AI फैक्ट्रियाँ "निवेडा पैकेज" की सीधी खरीद को प्राथमिकता देती हैं, जिससे उन्हें चिंता, समय और राजनीतिक जोखिम से बचने में मदद मिलती है।
कुछ ऐसे ट्रेंड अनुमान जिन पर पहले से बेटिंग करने का विचार है, उनकी जांच करें। कुछ भविष्यवाणीय अनुमान बताए जा रहे हैं। केवल संदर्भ के लिए, सिफारिश नहीं।
पहला, तरल शीतलन की प्रवेश दर 2026–2027 में तेजी से बढ़ेगी।
डेल'ओरो ग्रुप के 2025 के अनुमान के अनुसार, 2027 तक एआई डेटासेंटर में तरल शीतलन की रुझान 15% से बढ़कर 40% से अधिक हो जाएगी। न्वीडिया द्वारा नामित वर्टिव, टैपेक, इटन और ट्रुल जैसे निर्माता पहले संरचनात्मक लाभ प्राप्त करेंगे।
दूसरा, बिजली AI कारखानों के स्थान चयन का पहला मापदंड बन जाएगी।
भविष्य के AI कारखानों के स्थान का चयन अब बैंडविड्थ या प्रतिभा के आधार पर नहीं, बल्कि "कहाँ सस्ती, स्थिर और स्वच्छ बिजली उपलब्ध है" इस बात पर होगा। इसी कारण GE Vernova और Engie को पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल किया गया है। टेक्सास, आइडाहो, उत्तरी यूरोप, मलेशिया का जोहोर और संयुक्त अरब अमीरात का अबूधाबी नए AI कैलकुलेशन हाईवे बनेंगे।
तीसरा, ताइवानी ODM का "सिस्टम लेवल इंटीग्रेशन" प्रीमियम लगातार बढ़ता रहेगा।
पूरे कंटेनर के निर्यात का लाभ मार्जिन, एकल यूनिट के निर्यात से कहीं अधिक होता है। GB200/GB300/Rubin के युग में हॉनहाई, क्वांटाम और वेयिंग की भूमिका "कंट्रैक्ट मैनुफैक्चरर" से "सिस्टम इंटीग्रेटर" में बदल जाएगी, और उनकी मूल्यांकन तर्कशास्त्र को पुनः मूल्यांकित किया जाएगा।
चौथा, सार्वभौम AI नए क्षेत्रीय क्लाउड दिग्गजों को जन्म देगा।
CoreWeave, Nebius, Iris Energy केवल पहले हैं। अगले तीन वर्षों में, दक्षिणपूर्व एशिया, मध्य पूर्व, भारत और लैटिन अमेरिका में "क्षेत्रीय संस्करण CoreWeave" की एक लहर उभरेगी, जिनका सामान्य लेबल होगा: निविडा प्रमाणित, स्थानीय डेटा, सरकारी समर्थन।
पाँचवाँ, डिजिटल ट्विन AI फैक्ट्री का "मानक डिजाइन भाषा" बन जाएगा।
डैसो सिस्टम्स, PTC, सीमेंस, कैडेंस इकोसिस्टम में शामिल हुए हैं, केवल सजावट के लिए नहीं। भविष्य में, एक AI फैक्ट्री को भौतिक रूप से लागू करने से पहले, ओम्निवर्स में पूरी तरह से चलाया जाएगा, जिसमें बिजली लोड, तापमान वितरण और निर्माण प्रगति शामिल हैं। यह औद्योगिक सॉफ्टवेयर की एक बड़ी प्रतिक्रिया है।
निष्कर्ष: निविडा अपने मूल प्रश्न पर वापस आने के लिए GPU से अधिक बड़ा मानचित्र बना रहा है।
NVIDIA इस समय DSX इकोसिस्टम चार्ट को आधिकारिक रूप से क्यों प्रस्तुत कर रहा है?
क्योंकि यह पूरी श्रृंखला को बता रहा है:
GPU की कहानी, अब दूसरे वादन में पहुँच चुकी है।
पहला अध्याय "कैलकुलेशन स्कार्सिटी" कहलाता है, जिसका केंद्रीय पात्र चिप है।
दूसरा आंदोलन "फैक्ट्री स्कार्सिटी" कहलाता है, जिसका केंद्रीय पात्र पूरी बुनियादी ढांचा है।
और निविडा को केंद्र में खड़े संगीतकार के रूप में जारी रखना होगा।
यह अब केवल चिप बेचने वाली कंपनी नहीं है, यह AI औद्योगिक क्रांति का "रेफरेंस आर्किटेक्चर डिफाइनर" है।
यह बिजली कंपनियों, निर्माण कंपनियों, ठंडा करने वाली कंपनियों, कैबिनेट कंपनियों, ODM निर्माताओं, क्लाउड फर्मों, टेलीकॉम विशालों और विभिन्न देशों की सरकारों को एक ही चित्र में शामिल करता है।
यह चित्र, एक दिखता है कि केवल एक पार्टनर सूची है।
लेकिन जो लोग समझते हैं, वे समझ जाएंगे: यह एक नए युग की "AI औद्योगिक संविधान" की रूपरेखा है।
लेखक का फैमिली नाम हुआंग है।
इस संविधान के कितने समय तक चलने की संभावना है, या क्या इसे AMD, ASIC गठबंधन, या कोई अचानक आर्किटेक्चर परिवर्तन रद्द कर देगा—वह एक अलग कहानी है।
लेकिन कम से कम 2026 की इस गर्मी में, बोर्ड निविडा ने रखा है, नियम निविडा ने तय किए हैं, और पहली पंक्ति की सीटें भी निविडा ने बाँटी हैं।
बाकी खिलाड़ी, या तो शामिल हो जाएंगे, या बाहर हो जाएंगे।
कोई तीसरा विकल्प नहीं है।
स्रोत का उल्लेख:
- अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA), बिजली 2024: विश्लेषण और 2026 तक का पूर्वानुमान
- गोल्डमैन सैक्स रिसर्च, पीढ़ीगत विकास: एआई, डेटा सेंटर और आने वाली अमेरिकी बिजली मांग में वृद्धि, 2024
- ओमडिया, सोवरेन एआई इंफ्रास्ट्रक्चर मार्केट ट्रैकर, 2025
- डेल'ओरो ग्रुप, डेटा सेंटर तरल शीतलन अनुमान रिपोर्ट, 2025
- SemiAnalysis, AMD MI355X बनाम NVIDIA B200 प्रदर्शन और TCO विश्लेषण, 2025
- NVIDIA ऑफिशियल न्यूजरूम, NVIDIA DSX ब्लूप्रिंट फॉर गिगावॉट-स्केल AI फैक्ट्रीज, 2025
- क्वांटा कंप्यूटर निवेशक प्रस्तुति, चौथा तिमाही 2025 आय रिपोर्ट
- फॉक्सकॉन (होन हाई) वार्षिक निवेशक सम्मेलन सामग्री, 2025